01_faster_rcnn.ipynb · Notebook
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case-01 · Faster R-CNN:从 DIOR 水平框开始
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与本实验 Notebook 对应的模型配置文件。
许可:随本教学包提供;用于教学展示和课堂复现case-02 · YOLOv8:把水平框检测跑得更快
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许可:随本教学包提供;用于教学展示和课堂复现case-03 · Oriented R-CNN:让检测框跟随目标方向
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与本实验 Notebook 对应的模型配置文件。
许可:随本教学包提供;用于教学展示和课堂复现case-04 · Deformable DETR:看见不同尺度的目标
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与本实验 Notebook 对应的模型配置文件。
许可:随本教学包提供;用于教学展示和课堂复现case-05 · 轻量化 YOLO:从训练模型到 ONNX 推理
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包含数据准备、训练、评估和可视化辅助代码。
许可:随本教学包提供;用于教学展示和课堂复现case-setup · 从环境到数据:先把实验地基搭稳
说明五套 Notebook 的启动、路径和常见运行检查。
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从 Python 环境到依赖安装的准备清单。
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解释 DIOR、DOTA 以及 raw/processed 目录的使用边界。
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介绍 rsdet 教学代码和配置文件如何配合 Notebook 使用。
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整理遥感目标检测相关的延伸阅读线索;论文全文许可仍以原始来源为准。
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Faster R-CNN、YOLOv8 等实验的框架环境声明。
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